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基于關(guān)系模型的語義網(wǎng)絡(luò)知識表示研究

2012-06-09 10:26:06李躍新洪宗祥
電子設(shè)計(jì)工程 2012年20期
關(guān)鍵詞:語義

李躍新,張 瑞,洪宗祥

(1.湖北大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430062;2.商丘師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院,河南 商丘 476000)

語義網(wǎng)絡(luò)是奎廉(J.R.Quillian)于1968年在他的博士論文中作為人類聯(lián)想記憶的一個顯式心理學(xué)模型最先提出的[1]。隨后在他設(shè)計(jì)的可教式語言理解器TLC(Teacher Language Comprehended)中用作知識表示,1972年西蒙將其用于自然語言理解系統(tǒng)。目前,人工智能和知識工程許多領(lǐng)域廣泛地應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò),這種知識表示方法表達(dá)能力強(qiáng)并且靈活多變。

當(dāng)前國內(nèi)外語義網(wǎng)絡(luò)的存儲和使用的工具,多是基于本體的知識體系的, 如 Sesame、Jena、3store、SquishQL 等幾種存儲管理系統(tǒng)。 JENA語言,是以RDF(Resource Description Framework)API為核心的,可以用來實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)的一種方便的語言[2]。JENA支持RDF的創(chuàng)建、操作和查詢等多項(xiàng)功,也支持很多不同的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。SquishQL語言從名字就可以看出與SQL語言有聯(lián)系。這是一種基于SQL的RDF查詢語言,使用比較簡便,并且有兩種約束類,可以用來表達(dá)模式和過濾,可以直接將Web作為數(shù)據(jù)庫使用[3]。從定義上來看,本體是一種基于理論的知識體系,在理論研究中被廣泛用來描述領(lǐng)域知識[4]。所以應(yīng)以本體理論為依據(jù),根據(jù)實(shí)際的需要,制定規(guī)劃相應(yīng)的知識管理方案和策略[5]。作者正在研究本體論表示領(lǐng)域的知識體系,語義網(wǎng)絡(luò)表示領(lǐng)域的具體知識。

文中以關(guān)系數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ),并借助于關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)強(qiáng)大的存儲和處理能力以及良好的可靠性,介紹語義網(wǎng)絡(luò)知識表示方法,在關(guān)系數(shù)據(jù)庫支持下的存儲、使用和維護(hù)的技術(shù)方法并討論和分析這種技術(shù)下的存取效率。

1 語義網(wǎng)絡(luò)的定義

語義網(wǎng)絡(luò)主要是將概念及其語義關(guān)系用圖的方式來表示一種知識結(jié)構(gòu)。單純從圖論的來看,它其實(shí)就是一個“有方向的圖”。下圖是一個最簡單的語義網(wǎng)絡(luò),用三元組來表示:

圖1 基本語義網(wǎng)元的圖表示Fig.1 Basic semantic elements

其中node1、node2表示知識領(lǐng)域中的事物、概念和事件等,arc表示事物、概念和事件等之間的聯(lián)系。可用如圖1所示方法表示。node i用矩型圖表示,arc用有向直線表示。主要的聯(lián)系有:

1)隸屬關(guān)系——is a;

2)聚集關(guān)系——a part of;

3)分類關(guān)系——a kind of;

4)推論關(guān)系——derived from;

5)活動或行為關(guān)系——action or take part in;

6)時間、空間等關(guān)系——before、after、behind、in、at。

語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是多結(jié)點(diǎn)的有向圖表示領(lǐng)域完整的知識系統(tǒng)。其定義如下:

其中V表示知識系統(tǒng)中的結(jié)點(diǎn)集合,E表示結(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系集合。

語義網(wǎng)絡(luò)的不確定性表示,這里需要從3個方面進(jìn)行:

1)語義聯(lián)系的不確定性;

2)結(jié)點(diǎn)的不確定性;

3)語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不確定性。

文中考慮語義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的不確定性,為此提出二元組:

其中,G為(2)式表示的有向圖,V是語義網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)的集合:V=(v1,v2,…,vn)。

若 E(vi,vj)存在,E 為 G 中的邊集合,定義

μi是 E(vi,vj)的隸屬度,表示結(jié)點(diǎn)(vi,vj)聯(lián)系的模糊度、重要度等;F是V×V上的一個模糊關(guān)系。

2 語義網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系模型及數(shù)據(jù)模型

二元關(guān)系模型可描述語義網(wǎng)中的有向邊的起始節(jié)點(diǎn)和終止節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系:

Start_Node(NodeID,NodeName,NodeArcIndex)

End_Node(NodeID,NodeName,ArcAttribute, Membership)

Start_Node關(guān)系描述了語義網(wǎng)中有向邊的起始節(jié)點(diǎn),其屬性分別為NodeID節(jié)點(diǎn)ID,NodeName節(jié)點(diǎn)名稱。End_Node為有向邊的末端節(jié)點(diǎn),其屬性分別為NodeID有向邊末端節(jié)點(diǎn)ID,ArcAttribute節(jié)點(diǎn)的關(guān)系,Membership關(guān)系的隸屬度。用數(shù)學(xué)語言抽象兩個關(guān)系構(gòu)成一個二維矩陣,Start_Node為行元素,End_Node為列元素,ArcAttribute為元素的值(Membership也可是元素的值,這時元素的值將是一個二元組)。

有如下所述的關(guān)于小明和小麗的事實(shí)[6]:

小明和小麗是XX小學(xué)6年級學(xué)生,他倆是興園小區(qū)的鄰居。小明養(yǎng)有一只小狗,名叫“笨笨”,小明的媽媽每天下午7點(diǎn)鐘在小區(qū)內(nèi)遛狗,她可以看到小區(qū)內(nèi)有很多中老年人在鍛煉身體。

上述事實(shí)可抽象出的概念有(含時間概念):小明、小麗、XX小學(xué)、6年級、鄰居、狗、笨笨、小明的媽媽、中老年人、興園小區(qū)、下午、7點(diǎn)等,可抽象出的事件或活動:飼養(yǎng)、遛狗、鍛煉身體等。因此關(guān)于小明和小麗的事實(shí)可用如圖3所示的語義網(wǎng)絡(luò)描述。

圖2 關(guān)于小明和小麗事實(shí)語義網(wǎng)表示Fig.2 Bob and Mary's facts are described with the semantic network

關(guān)于小明和小麗事實(shí)語義網(wǎng)絡(luò)表示的數(shù)據(jù)庫關(guān)系表可依照Start_Node和End_Node關(guān)系建立如圖3所示的數(shù)據(jù)表,其中End_Node_Table最多有n個,由于結(jié)點(diǎn)的關(guān)系為確定關(guān)系,屬性Membership省略 。

圖3 小明和小麗事實(shí)語義網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫關(guān)系表Fig.3 Bob and Mary’s facts are described with the database relationship table

現(xiàn)在分析一下基于關(guān)系模型的語義網(wǎng)知識表示的空間資源耗費(fèi)情況。設(shè)知識領(lǐng)域的語義網(wǎng)表示的圖G=(V,E)中,V的結(jié)點(diǎn)數(shù)為n,Start_Node_Table表記錄的個數(shù)最大為 n,最壞的情況下每個結(jié)點(diǎn)i有指向所有結(jié)點(diǎn)的有向邊,End_Node_Tablei表的個數(shù)i為n,而表中的記錄個數(shù)也是n,因此知識領(lǐng)域的語義網(wǎng)表示的關(guān)系數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)時最壞情況下的記錄數(shù)為:S(n)=O(n2)。 可以看出雖然 S(n)為多項(xiàng)式,但還是比較大的,因此如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢提高知識使用效率將是后續(xù)研究的重點(diǎn)。

3 結(jié)束語

文中提出了給予關(guān)系模型的語義網(wǎng)的知識表示,并用關(guān)系數(shù)據(jù)庫表表示了一段的事實(shí),可以看出這種方法很好的解決了用二維關(guān)系表表示多維非結(jié)構(gòu)性知識的問題。因論文的篇幅有限,文中沒有涉及如何查詢數(shù)據(jù)庫(如何使用知識),即利用事實(shí)推理得到與事實(shí)相關(guān)的事實(shí)以及如何得到隱含在事實(shí)中的事實(shí)。另外由于語義網(wǎng)表示知識本身也有缺陷,如表示知識的方法不統(tǒng)一、表示一個完整的、規(guī)模較大的知識體系比較困難[7-8]。這些問題正在進(jìn)行深入的研究,研究的結(jié)果將發(fā)表在另外的論文中。

[1]陸建江,張亞非,苗壯,等.語義網(wǎng)原理與技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

[2]鄧志鴻,唐世渭,張銘,等.Ontology研究綜述[J].北京大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2002,38(5):730-738.DENG Zhi-hong,TANG Shi-wei,ZHANG Ming,et al.Ontology research[J].Journal of Peking University:Natural Science Edition,2002,38(5):730-738.

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